本文利用（ ）建立小麦种植面积的模型。A. 回归分析B. 因子分析C. 主成分分析D. 相关分析

本题考查的是建立小麦种植面积模型所使用的统计方法相关知识。解题思路是需要了解每个选项所代表的统计方法的特点和适用场景，然后判断哪个方法适合用于建立小麦种植面积的模型。

• 回归分析：回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的因果关系，通过建立自变量和因变量之间的数学模型，来预测因变量的值。在建立小麦种植面积的模型时，我们可以将影响小麦种植面积的因素（如气候条件、市场价格、政策等）作为自变量，小麦种植面积作为因变量，通过回归分析建立它们之间的关系模型，从而对小麦种植面积进行预测和分析，所以回归分析适用于建立小麦种植面积的模型。
• 因子分析：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。它主要用于数据简化和结构分析，找出影响多个变量的公共因子，而不是直接用于建立因变量（如小麦种植面积）与自变量之间的预测模型，所以不适合本题。
• 主成分分析：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如$p$个指标），重新组合为一组新的相互无关的综合指标来代替原来的指标。它的目的是数据降维，而不是建立因变量和自变量之间的关系模型，因此不适合用于建立小麦种植面积的模型。
• 相关分析：相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，它只是研究变量之间的相关程度，不能建立变量之间的具体数学模型来进行预测，所以也不适合本题。